遗传算法是一种高度并行、随机和自适应全局优化搜索算法。遗传算法通过模拟生物遗传进化过程，可以将经过精心安排的编码串“进化”出实际问题的解决方案。遗传算法不需要解空间连续和可导，其对解空间的不挑剔和内在并行性使其广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术和工程计划等各个领域。 本文简要总结了遗传算法的原理，对基本遗传算法SGA存在的寻找最优解速度低和过早收敛的问题进行了讨论。在对SGA的讨论基础上，本文提出了一种基于模式的改进算法Schema-GA。该算法加强了好的模式对种群的影响，从而提高了SGA的性能。在对几个经典函数的仿真实验中，改进算法Schema-GA相对于SGA，表现出了更好的性能。随后，本文提出了一种基于模式的小生境遗传算法SNGA，该算法融合了Schema-GA在寻找最优解的速度方面的优势和小生境技术在防止陷入局部最优解方面的优势，在多峰函数的优化问题中取得了良好的效果。最后，本文对Schema-GA在反复的“囚徒困境”的问题中的应用进行了研究。